使用弯缆回归模型定量评估减少森林砍伐的监管政策

减轻和补偿森林砍伐的影响是一项复杂的公共政策挑战，评估此类政策努力的成效对于政策学习与调整至关重要。高收入国家的森林砍伐虽存在强有力的制度与较高的政策能力，仍可对全球森林损失造成重大贡献。在澳大利亚昆士兰，自 1988 年以来已丧失超过 500 万公顷原生林。连续的监管政策旨在减少昆士兰的森林砍伐，但鉴于其他森林损失驱动因素的影响，关于其效果存在争议。利用分层贝叶斯统计框架，我们将森林损失的卫星影像与宏观经济、土地权属、生物物理和气候变量相结合，对昆士兰 50 个地方政府区域(LGAs)的森林砍伐进行整体建模。我们应用空间显式弯缆回归模型检测可能预示监管政策效应的趋势变化。我们发现，在调整其他协变量效应后，GDP 的年度百分比增长是 LGA 特定森林砍伐唯一明确的驱动因素。我们的模型显示出昆士兰森林砍伐存在强烈的空间传染证据，且该效应受各 LGA 内主导土地权属类型影响。我们发现模型大多在 2000 至 2007 年间出现“弯曲”，与预期一致，但由于 LGA 之间及内部森林砍伐趋势的极端变异，该信号并不特别强。我们的结果表明弯缆模型是检测政策干预引发系统变化的有前景技术，但未来工作应在国家尺度开展以提供更多数据点，并纳入更多 LGA 特定数据以改善模型拟合优度。